用于智能起重机吊装的方法和系统技术方案

提出了一种用于自动生成起重机吊装路径的方法，该起重机吊装路径描述起重机的动作。所述方法包括：对工厂进行激光扫描，以生成一个或多个点云；使用所述点云对将被起重机吊装的物体进行识别；对激光扫描后的点云进行格栅化，以生成数字数据，该数字数据描述该工厂并且为输入到图形处理单元(GPU)的格式；以及，对起重机吊装路径进行迭代优化，包括当起重机采用所述起重机吊装路径时，使用GPU和数字数据对一个或多个起重机与工厂之间的碰撞进行检测。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】用于智能起重机吊装的方法和系统
本专利技术涉及用于规划起重机吊装路径的方法和系统，用于使用起重机移动物体。本专利技术还涉及实施该吊装的系统和方法。本专利技术可用于在石油化工、制药和制造业中实施工厂的维修服务，以确定智能起重机吊装规划，并因此提高工厂的生产率。
技术介绍
现代石油化工、制药和制造工厂通过计算机辅助设计(CAD)创建，且通常通过工厂设计管理系统(PDMS)表现。在工厂的生命周期中，工厂的部件或物体由于各种原因需要被替换或改变。起重机广泛用于吊装用于工厂维修服务的部件或物体。安全性和生产率是任何起重机吊装作业的两个中心问题。确定起重机的无碰撞吊装路径具有挑战性，尤其对于高复杂度的工厂。起重机吊装规划为，确定通过操作起重机将零件或物体从原位置移到目的地的无碰撞路径或轨迹。目前，起重机吊装规划通常由管理者、工程师、操作员、信号员和装配工组成的团队通过基于他们已有经验的试错法来制定。识别吊装规划涉及从所有可能的无碰撞起重机吊装路径中识别全局最优化方案。起重机吊装规划的主要难点在于工厂的高复杂性。吊装规划的瓶颈问题是碰撞检测(CD)。对移动的起重机(加上吊装的物体/部件)与工厂之间可能的碰撞进行快速检测是十分必要的，尤其对于复杂的工厂。常用的碰撞检测算法分为两类：物体空间算法和图像空间算法。物体空间碰撞检测算法的基本策略为，将由三角形构成的成对(pair-wise)几何基元进行比较。稳健的方式为考虑所有可能的基元对。这对于少量的三角形是有用的，但是如果物体具有复杂的形状或者存在大量的基元，则很难在可接受的时间内获得结果。为了提高效率，将物体CD过程分为两个阶段：宽泛阶段和精细阶段[1]。宽泛阶段的主要任务是，选择可能的碰撞对或者三角形的数量，对于可能的碰撞对或者三角形的数量，需要执行详细的测试。该目的通过引入加速度数据结构而实现，该加速度数据结构例如层次包围盒(BVH)[2-4]和空间分割[5-7]。MingC.Lin[8]提出了使用用于碰撞检测的轴对齐包围盒，该包围盒使用完全并紧密地容纳物体的盒子来表示用于碰撞检测的物体。空间分割层次的一个示例为八叉树(八进制空间分割层次)[5]。佛罗里达大学的Vemuri[8]在碰撞检测中使用八叉树代替常规的空间网格，以减少内存消耗并提高效率。精细阶段运行与以前的方法相同的任务：检测基元对或者基元群之间的干扰。诸如分离轴测试、分离平面测试和接近度测试的更有效的测试方法可以代替顶点之间、边之间和面之间的直接测试[1-3]。图像空间碰撞检测算法对计算平台进行探究，例如对多核中央处理器(CPU)[10-13]和图形处理单元(GPU)上的计算平台进行探究。自2003年以来，诸如佛尔(Fauer)和Govindaraju[1，10，14]的研究人员已经研究了依赖GPU平台来加速碰撞检测的潜能，并获得了显著的成果。大多数由硬件辅助的图像空间碰撞检测方法使用诸如深度缓存、模板缓存或颜色缓存[14，15]的开放图形语言(OpenGL)缓存。蔡(Cai)等人[16]提出了使用多个投影来处理凸面物体的图像空间方法。然而，由于常见图形卡中的不对称加速图形端口总线，这些方法需要数据回读，而这往往是耗时的。并且，这些方法只能应用于凸面物体。该算法高度依赖于物体的形状。为了获得复杂形状的正确碰撞结果，所需的投影屏幕的数量可能非常大。移动式起重机的吊装规划传统上由大的规划团队使用草图和现场调查来制定[17]。在调查、绘制草图、讨论和确认的规划过程中将会花费数天。交互式规划软件[18，20]可通过协助负载监控、地面压力检查、索具设计等来帮助加快进程。自动吊装规划工具将在吊装规划效率上带来巨大改善。雷迪(Reddy)[21]研究了在解决吊装规划问题中使用遗传算法的可能性，并示出了良好的结果。然而Reddy的算法非常费时，因此不适用于真实的工厂。如上所述，在工厂的物理版本创建之前，使用计算机辅助设计软件，工厂可以被设计为诸如工厂设计管理系统(PDMS)或者“智能工厂”(某些国家使用的类似标准)的数字形式。然而，存在没有可用的CAD、PDMS或智能工厂模式的工厂。越来越多地使用激光器来扫描这种物理工厂，以形成点云形式的数字化工厂。GPU[22-25]技术可在工厂、起重机和负载的数字表示中发挥重要作用。通过格栅化，可将点云或PDMS/智能工厂形式的工厂转化为深度图。通过数字几何处理[26，33-35]，传统CAD形式的起重机可在网格中表示。负载(物体或部件)在被传送到目标地点之前，通常被以CAD形式建模，并因此可通过类似的数字几何处理被转化为网格表示。一旦物体或部件被传送到它们的目的地，它们可被转化为GPU格栅化数字物体或部件。
技术实现思路
本专利技术旨在提供一种对使用起重机来移动物体的操作进行规划的新的且有用的方法。具体地，该方法提出了一种生成起重机吊装路径的流程，在该流程中，表示工厂、优选地和物体的数据以格栅化格式呈现(即，表示为多层次深度图)，然后通过生成和测试候选起重机吊装路径，使用图形处理单元(GPU)来进行迭代优化，以检测一个或多个起重机与工厂之间的碰撞。在本专利技术的优选实施方案中，起重机吊装路径优化由一种新的并行遗传算法基于统一计算设备架构(CUDA)编程来实现。要注意的是，使用以上所述GPU的已知方法是用于碰撞检测，而不是用于路径规划的优化。使用遗传算法[21]的已知优化方法没有被并行化，且该已知方法具有不同于本专利技术典型实施例的优化问题构想。本专利技术可用于存在PDMS或智能工厂模型的工厂中，该模型包括将被移动的物体的位置。然而，在本专利技术的许多重要应用中，描述工厂和/或物体的这种数据并没有预先存在。在这种情况下，本专利技术提出了在对工厂进行激光扫描之前的步骤：对物体进行识别(优选包括从数据库中提取与物体有关的数据，当数据库可用时)，形成描述工厂的数据，以及将数据转化为适合输入到GPU中的格式的格栅化处理。优选地，格栅化处理在对物体进行识别的步骤之后执行。虽然原则上其可以首先执行，即，使得对物体进行识别的步骤使用格栅化的数据。因此，本专利技术的一种表达是，一种生成起重机吊装路径的方法，该方法包括以下步骤：1)对工厂进行激光扫描，以生成一个或多个点云；2)从所述点云识别将被吊装的物体；3)如果数据库可用，从该数据库(例如，工厂设计管理系统)提取关于该物体的进一步的信息；4)对激光扫描后的点云进行栅格化，以在图形处理单元(GPU)的帮助下生成以数字格式描述工厂的且适用于吊装路径规划的数字数据；以及5)对起重机吊装路径进行迭代优化，包括使用GPU检测一个或多个起重机与格栅化的工厂之间的碰撞。本专利技术的优选实施例允许通过精确的吊装物体识别、不依赖工厂复杂性的实时碰撞检测和全局优化吊装路径确定来对全局优化的起重机吊装路径进行智能规划。在本专利技术的优选实施例中，所述精确的吊装物体识别通过新的数字几何处理的分割和模式识别技术来实现。实时碰撞检测通过不依赖工厂复杂性的由GPU加速的格栅化来保证。在本专利技术的实施例中，格栅化处理也可由CUDA使用GPU来执行。这与以上所述的使用OpenGL渲染(rendering)的已知方法形成对比，该已知方法也可产生深度图，但是其将数据回读到CPU侧。而本专利技术可避免回读。本专利技术的实施例利用数字本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种生成起重机吊装路径的方法，所述起重机吊装路径描述工厂内携载物体的起重机的动作，所述方法包括：(i)形成所述工厂的模型和所述起重机的模型，作为多层次深度图；(ii)对描述所述工厂内起重机的动作的起重机吊装路径进行迭代优化，所述迭代优化使用所述工厂的模型、所述起重机的模型以及至少一个图形处理单元GPU来完成，以当所述起重机采用所述起重机吊装路径时对所述起重机与所述工厂之间的碰撞进行检测。

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】2013.10.08 US 61/888,2931.一种生成起重机吊装路径的方法，所述起重机吊装路径描述工厂内携载物体的起重机的动作，所述方法包括：(i)形成所述工厂的模型和所述起重机的模型，其中，所述工厂的模型包括包含格栅化的数据的多层次深度图，且其中，所述起重机的模型为包括所述起重机的至少一个方向包围盒的方向包围盒模型；(ii)对描述所述工厂内起重机的动作的起重机吊装路径进行迭代优化，所述迭代优化使用所述工厂的模型、所述起重机的模型以及至少一个图形处理单元GPU来完成，以当所述起重机采用所述起重机吊装路径时对所述起重机与所述工厂之间的碰撞进行检测。2.根据权利要求1所述的方法，在步骤(i)和步骤(ii)之前，所述方法还包括以下步骤：对所述工厂进行激光扫描，以生成一个或多个点云；使用所述点云对将被所述起重机吊装的物体进行识别；以及对激光扫描后的点云进行格栅化，以生成所述工厂的模型。3.根据权利要求1所述的方法，所述方法还包括，从数据库中提取关于被识别物体的进一步信息。4.根据权利要求1所述的方法，其中，迭代优化算法为遗传算法，其中，使用目标函数对多个候选起重机吊装路径进行评估，并根据结果生成新的候选起重机吊装路径，直到满足终止准则。5.根据权利要求4所述的方法，其中，每个候选起重机吊装路径的目标函数为以下至少一者的函数(i)表示所述候选起重机吊装路径中所包括的总距离的动作成本和(ii)表示实施所述候选起重机吊装路径...

【专利技术属性】
技术研发人员：蔡亦渔，蔡盼盼，查卓瑟卡兰·印图马蒂，郑建民，纳迪亚·麦格耐特·塔尔曼，黄平，林腾珊，龚毅，
申请(专利权)人：南洋理工大学，PEC股份有限公司，
类型：发明
国别省市：新加坡;SG